초록 ▼

본 과제의 연구목표는 기존에 실시간에 처리하지 못하던 대용량 지형 데이터의 고속 모델링 및 렌더링 기술을 개발하는 것이다. 최근에 그래픽 가속기의 발전으로 인하여 고속으로 지형 데이터 렌더링이 가능하게 되었지만, 데이터가 수GB에 달하는 대용량 데이터를 GPU에서 아무런 전처리 없이 in-core 렌더링하기에는 아직까지 성능이 미치지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지형데이터를 전처리과정을 통해 간략화 할 수 있도록 세분화하고 이를 자료구조로 관리하는 기술을 이용하여 지형을 모델링한 후,

본 과제의 연구목표는 기존에 실시간에 처리하지 못하던 대용량 지형 데이터의 고속 모델링 및 렌더링 기술을 개발하는 것이다. 최근에 그래픽 가속기의 발전으로 인하여 고속으로 지형 데이터 렌더링이 가능하게 되었지만, 데이터가 수GB에 달하는 대용량 데이터를 GPU에서 아무런 전처리 없이 in-core 렌더링하기에는 아직까지 성능이 미치지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지형데이터를 전처리과정을 통해 간략화 할 수 있도록 세분화하고 이를 자료구조로 관리하는 기술을 이용하여 지형을 모델링한 후, 이 모델링 된 결과를 이용해서 연속상세단계 처리와 비기하 데이터 처리기술을 이용하여 렌더링하고 최적화하는 방법을 연구하였다.
연구 내용은 크게 세 가지로 구성된다. 첫 번째로 대용량 지형 데이터를 고속으로 렌더링 할 수 있도록 모델링하는 방법이다. 지형 데이터들은 각각 다른 방식으로 저장되어 있어 이들을 관리하고 렌더링하는데 불필요한 비용이 발생한다. 따라서 이들을 분석하여 필요한 정보만을 추출하고, 불필요한 정보는 제거하는 간략화 방법들을 이용하는데 이 과정 또한 고속으로 처리하기 위해 GPU의 이용이 필수적이다. 본 연구에서는 지형의 거칠기 정도를 이용하여 거칠기값이 높은 위치로 정점을 옮겨주는 정점 편향맵을 전처리 과정에서 GPU를 이용하여 빠르게 생성하는 방법을 연구하였다. 이와 같은 방법을 이용하여 GPU를 이용하여 고속으로 지형을 간략화 하여 데이터를 효율적으로 줄였다.
두 번째로 대용량 지형 데이터를 고속으로 렌더링하는 방법을 연구한다. 지형 렌더링에서 많이 사용하는 사진트리기반의 상세단계(LOD) 조절 기법은 지형 메쉬를 기하 오차 없이 효과적으로 간략화 할 수 있지만 주로 CPU에서 상세단계를 선별했기 때문에 속도가 느려 사용하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 GPU 기반의 연속상세단계 기법을 개발한다. 이 방법은 미리 만들어 놓은 상세단계만을 사용하는 것이 아니라, Shader 언어를 이용하여 기존에 정보를 저장해둔 자료구조로부터 데이터를 참조하여 실시간으로 지형을 재구성해주는 방법이다. 이 방법을 사용햇을 경우 GPU특징인 병렬처리를 통해 더 빨리 메쉬를 재구성하고 렌더링 할 수 있는 장점이 있다.
마지막으로 볼륨 렌더링 기법과 점 렌더링 기법에 기반을 둔 비기하 렌더링 기술을 개발한다. 대부분의 지형 렌더링 방법들이 메쉬를 제작하였지만, 본 연구에서는 메쉬 제작없이 고속으로 지형 데이터를 렌더링하는 방법을 연구한다. 일반적인 그래픽 라이브러리를 사용했을 경우 초당 처리할 수 있는 폴리곤의 개수가 고정되어있다. 이는 복잡한 지형을 렌더링 할 경우 GPU를 사용했음에도 불구하고 속도의 저하를 막기 힘들다. 속도를 가속화시키기 위해 지형을 더욱 간략화 한다면 간략화된 지형에서 생기는 기하오차 또한 커지게 되어 정확한 렌더링을 하기 힘들다. 볼륨 렌더링의 경우 지형의 복잡도와는 상관없이 이미지 평면에서 광선을 따라 지형 데이터를 참조하며 지형과의 교점을 찾고 그 지점에 해당하는 색상값을 구한다. 따라서 복잡한 지형 상관없이 일정한 속도로 지형을 렌더링 할 수 있다. 하지만 이방법은 메쉬를 이용한 간략화 기법보다 평균적으로 느리기 때문에 대용량 지형을 렌더링 하기 위해서는 가속화기법이 필요하다. 본 연구에서는 사진트리를 이용하여 GPU에서 빈 공간을 도약할 수 있는 방법을 연구하였다.
위의 세가지 연구를 종합하여 본 연구에서는 GPU를 활용하여 고속으로 지형을 렌더링하여 실시간에 대용량 지형을 시각화 할 수 있었다. 이 연구는 추후 기가바이트급 대용량 데이터를 다루는 볼륨렌더링이나 변위매핑등의 기법들로 확장되어 사용할 수 있을것이며, 또한 계층구조의 사용으로 GPU를 사용하지 못하였던 다른 기법들에 효과적으로 적용되어 병렬처리를 통한 고속화를 시킬 수 있다.

목차 Contents

• 일반연구자지원사업 최종(결과)보고서 ... 1
• 목 차 ... 3
• Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 4
• Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 5
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 5
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 6
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 6
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 6
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 7
• Ⅲ. 연구성과 ... 8